Strukturētu datu kopu veidošana mākslīgā intelekta atklāšanai

Ievads

LLM neattīsta zīmolus tā, kā to dara Google.

Tie neindeksē visu. Tie neindeksē visu. Tie nesaglabā visu. Tie neuzticas visam.

Tie atklāj zīmolus, apstrādājot strukturētus datus — tīru, marķētu, faktisku informāciju, kas sakārtota mašīnām draudzīgos formātos.

Strukturēti datu kopumi šobrīd ir visietekmīgākais instruments, lai ietekmētu:

• ChatGPT meklēšana

• Google Gemini AI pārskati

• Bing Copilot + Prometheus

• Perplexity RAG atgūšana

• Claude 3.5 secinājumi

• Apple Intelligence kopsavilkumi

• Mistral/Mixtral uzņēmuma copilots

• LLaMA balstītas RAG sistēmas

• vertikālas AI automatizācijas

• nozarei specifiski aģenti

Ja jūs neveidojat strukturētas datu kopas, AI modeļi:

✘ spiesti minēt

✘ nepareizi interpretēt jūsu zīmolu

✘ halucinē par jūsu īpašībām

✘ izslēdz jūs no salīdzinājumiem

✘ izvēlas konkurentus

✘ necitēt jūsu saturu

Šajā rakstā ir izskaidrots, kā izstrādāt datu kopas, kas patīk AI dzinējiem — datu kopas, kas veido redzamību, uzticamību un citēšanas iespējamību visā LLM ekosistēmā.

1. Kāpēc strukturēti datu kopumi ir svarīgi AI atklājumiem

LLM dod priekšroku strukturētiem datiem, jo tie ir:

• ✔ nepārprotami

• ✔ faktuāls

• ✔ viegli integrējamas

• ✔ sadalāms

• ✔ pārbaudāmi

• ✔ konsekvents

• ✔ savstarpēji atsaucams

Nestrukturēts saturs (blogu ieraksti, mārketinga lapas) ir haotisks. LLM ir jāinterpretē šis saturs, un bieži vien tas tiek darīts nepareizi.

Strukturēti datu kopumi risina šo problēmu, sniedzot AI:

• jūsu funkcijas

• jūsu cenas

• jūsu kategorija

• jūsu definīcijas

• jūsu darba plūsmas

• jūsu lietošanas gadījumi

• jūsu konkurenti

• jūsu produkta metadati

• jūsu zīmola identitāte

—skaidrā, mašīnlasāmā formātā.

Tas palielina iespēju parādīties:

✔ AI pārskatos

✔ Perplexity avotos

✔ Copilot citātos

✔ “labāko rīku…” sarakstos

✔ „alternatīvas...” vaicājumos

✔ vienību salīdzinājuma bloki

✔ Siri/Spotlight kopsavilkumi

✔ uzņēmuma copilots

✔ RAG cauruļvadi

Strukturēti datu kopumi tieši baro LLM ekosistēmu.

2. 6 datu kopu veidi, ko izmanto AI dzinēji

Lai ietekmētu AI atklājumus, jūsu zīmolam ir jānodrošina seši savstarpēji papildinoši datu kopu veidi.

Katru no tiem izmanto dažādi dzinēji.

Datu kopas tips 1 — Semantisko faktu datu kopa

Izmanto: ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot

Tas ir strukturēts attēlojums:

• kas jūs esat

• ko jūs darāt

• kurai kategorijai piederat

• kādas funkcijas jūs piedāvājat

• kādas problēmas jūs risināt

• kādi ir tavi konkurenti

Formāts: JSON, JSON-LD, strukturētas tabulas, atbilžu bloki, glosāriju saraksti.

Datu kopas tips 2 — produktu funkciju datu kopa

Izmanto: Perplexity, Copilot, uzņēmumu copilots, RAG

Šis datu kopums definē:

• funkcijas

• iespējas

• tehniskie parametri

• versijas

• ierobežojumi

• izmantošanas prasības

Formāts: Markdown, JSON, YAML, HTML sadaļas.

Datu kopas tips 3 — Darba plūsmas un darbības principa datu kopa

Izmanto: Claude, Mistral, LLaMA, uzņēmumu copilots

Šis datu kopums ietver:

• soli pa solim darba plūsmas

• lietotāju ceļojumi

• ievadīšanas secības

• lietojuma gadījumu plūsmas

• ievades→izvades kartēšana

LLM izmanto to, lai secinātu:

• jūsu produkts

• kur jūs iederaties

• kā jūs salīdzināt

• vai jūs ieteikt

Datu kopas tips 4 — Kategorijas un konkurentu datu kopa

Izmanto: ChatGPT Search, Gemini, Copilot, Claude

Šis datu kopums nosaka:

• tava kategorija

• saistītās kategorijas

• saistītās tēmas

• konkurējošas organizācijas

• alternatīvi zīmoli

Tas nosaka:

✔ salīdzinājuma izvietojumu

✔ “labāko rīku” reitingu

✔ blakusvietu AI atbildēs

✔ kategorijas konteksta veidošanu

Datu kopas tips 5 — Dokumentācijas datu kopa

Izmanto: RAG sistēmas, Mixtral/Mistral, LLaMA, uzņēmumu kopiloti

Tas ietver:

• palīdzības centrs

• API dokumenti

• funkciju sadalījums

• problēmu novēršana

• paraugu izvades

• tehniskās specifikācijas

Lieliska dokumentācija = augsta atgūšanas precizitāte.

Datu kopas tips 6 — Zināšanu grafika datu kopa

Izmanto: Gemini, Copilot, Siri, ChatGPT

Tas ietver:

• Wikidata

• Schema.org

• kanoniskās definīcijas

• saistīti atklātie dati

• identifikatori

• klasifikācijas mezgli

• ārējās atsauces

Zināšanu grafika datu kopas sniedz pamatu:

✔ AI pārskati

✔ Siri

✔ Copilot

✔ uz entītijām balstītu meklēšanu

3. LLM strukturēto datu kopu sistēma (SDF-6)

Lai izveidotu perfektus datu kopumus AI atklāšanai, izmantojiet šo sešu moduļu arhitektūru.

1. modulis — kanoniskais entītiju datu kopums

Šis ir jūsu galvenais datu kopums — AI uztveres DNS par jūsu zīmolu.

Tā ietver:

• ✔ kanoniskā definīcija

• ✔ kategorija

• ✔ produktu tips

• ✔ vienības, ar kurām jūs integrējaties

• ✔ jums līdzīgas vienības

• ✔ lietošanas gadījumi

• ✔ nozares segmenti

Piemērs:

{
  "entity": "Ranktracker",
  "type": "SoftwareApplication",
  "category": "SEO Platform",
  "description": "Ranktracker ir universāla SEO platforma, kas piedāvā reitingu izsekošanu, atslēgvārdu pētīšanu, SERP analīzi, tīmekļa vietņu auditu un atpakaļsaišu rīkus.",
  "competitors": ["Ahrefs", "SEMrush", "Mangools", "SE Ranking"],
  "use_cases": ["keyword tracking", "SERP intelligence", "technical auditing"]
}

Šis datu kopums veido zīmola atmiņu visos modeļos.

2. modulis — Funkcijas un iespējas Datu kopa

LLM nepieciešami skaidri, strukturēti funkciju saraksti.

Piemērs:

{
  "product": "Ranktracker",
  "features": [
    {"name": "Rank Tracker", "description": "Ikdienas atslēgvārdu pozīciju izsekošana visās meklētājprogrammās."},
    {"name": "Keyword Finder", "description": "Atslēgvārdu pētīšanas rīks meklēšanas iespēju identificēšanai."},
    {"name": "SERP Checker", "description": "SERP analīze, lai izprastu reitinga grūtības."},
    {"name": "Website Audit", "description": "Tehniskā SEO audita sistēma."},
    {"name": "Backlink Monitor", "description": "Atpakaļsaišu izsekošana un autoritātes analīze."}
  ]
}

Šis datu kopums baro:

✔ RAG sistēmām

✔ Perplexity

✔ Copilot

✔ uzņēmumu copilots

3. modulis — Darba plūsmas datu kopa

Modeļi mīl strukturētas darba plūsmas.

Piemērs:

{
  "workflow": "how_ranktracker_works",
  "steps": [
    "Ievadiet savu domēnu",
    "Pievienojiet vai importējiet atslēgvārdus",
    "Ranktracker ik dienas iegūst reitinga datus",
    "Jūs analizējat izmaiņas paneļos",
    "Jūs integrējat atslēgvārdu pētīšanu un auditu"
  ]
}

Tas nodrošina:

✔ Claude secinājumus

✔ ChatGPT paskaidrojumus

✔ Copilot uzdevumu sadalījumu

✔ uzņēmuma darba plūsmas

4. modulis — Kategoriju un konkurentu datu kopa

Šis datu kopums māca AI modeļiem, kur jūs iederaties.

Piemērs:

{
  "category": "SEO Tools",
  "subcategories": [
    "Rank Tracking", 
    "Keyword Research", 
    "Technical SEO", 
    "Backlink Analysis"
  ],
  "competitor_set": [
    "Ahrefs", 
    "Semrush", 
    "Mangools", 
    "SE Ranking"
  ]
}

Tas ir ļoti svarīgi:

✔ AI pārskatiem

✔ salīdzinājumiem

✔ alternatīvu sarakstiem

✔ kategoriju izvietošanu

5. modulis — Dokumentācijas datu kopa

Fragmentēta dokumentācija ievērojami uzlabo RAG atgūšanu.

Labas formāts:

✔ Markdown

✔ HTML ar tīru <h2>

✔ JSON ar etiķetēm

✔ YAML strukturētai loģikai

LLM dokumentāciju atrod labāk nekā blogi, jo:

• tas ir faktisks

• tas ir strukturēts

• tas ir stabils

• tas ir nepārprotams

Dokumentācija veicina:

✔ Mistral RAG

✔ LLaMA ieviešanu

✔ uzņēmuma kopiloti

✔ izstrādātāju rīkus

6. modulis — Zināšanu grafika datu kopa

Šis datu kopums savieno jūsu zīmolu ar ārējām zināšanu sistēmām.

Ietver:

✔ Wikidata vienumu

✔ Schema.org atzīmes

✔ vienību identifikatori

✔ saites uz autoritatīviem avotiem

✔ vienādas definīcijas visās virsmās

Šis datu kopums veic smagu darbu:

✔ ChatGPT vienību atgādināšanu

✔ Gemini AI pārskatiem

✔ Bing Copilot citātiem

✔ Siri un Spotlight

✔ Perplexity validācija

Tas ir semantiskais pamats visai jūsu AI klātbūtnei.

4. Kā publicēt strukturētas datu kopas tīmeklī

AI dzinēji ievada datu kopas no vairākām vietām.

Lai maksimāli palielinātu atklājamību:

Publicējiet:

✔ savā tīmekļa vietnē

✔ dokumentācijas apakšdomēnā

✔ JSON galapunkti

✔ Sitemap

✔ preses materiāli

✔ GitHub repozitoriji

✔ publiskie katalogi

✔ Wikidata

✔ App Store metadati

✔ sociālie profili

✔ PDF dokumenti (ar strukturētu izkārtojumu)

Formāti:

✔ JSON

✔ JSON-LD

✔ YAML

✔ Markdown

✔ HTML

✔ CSV (precizēšanai)

Jo vairāk strukturētu virsmu jūs izveidojat, jo vairāk mācās AI.

5. Izvairīšanās no galvenās datu kopas kļūdas: nekonsekvence

Ja jūsu strukturētie datu kopumi ir pretrunā:

• jūsu tīmekļa vietne

• jūsu shēma

• jūsu Wikidata ieraksts

• jūsu preses publikācijas

• jūsu dokumentācija

LLM piešķirs zemas uzticamības pakāpes un aizstās jūs ar konkurentiem.

Konsekvence = uzticēšanās.

6. Kā Ranktracker palīdz veidot strukturētas datu kopas

Tīmekļa audits

Atklāj trūkstošas shēmas, bojātas atzīmes, pieejamības problēmas.

AI rakstu autors

Automātiski ģenerē strukturētas veidnes: bieži uzdotie jautājumi, soļi, salīdzinājumi, definīcijas.

Atslēgvārdu meklētājs

Veido jautājumu datu kopas, kas tiek izmantotas nolūku kartēšanai.

SERP pārbaudītājs

Parāda kategoriju/entitāšu saistības.

Atpakaļsaišu pārbaudītājs un monitors

Stiprina ārējos signālus, kas nepieciešami AI validācijai.

Rangu izsekotājs

Atklāj atslēgvārdu izmaiņas, kad strukturēti dati uzlabo AI redzamību.

Ranktracker ir ideāla infrastruktūra strukturētu datu kopu izstrādei.

Nobeiguma doma:

Strukturēti datu kopumi ir API starp jūsu zīmolu un AI ekosistēmu

AI atklāšana vairs nav saistīta ar lapām. Tā ir saistīta ar faktiem, struktūrām, vienībām un attiecībām.

Ja jūs veidojat strukturētas datu kopas:

✔ AI jūs saprot

✔ AI atceras jūs

✔ AI jūs atrod

✔ AI jūs citē

✔ AI jūs ieteiks

✔ AI ievieto jūs pareizajā kategorijā

✔ AI jūs pareizi apkopoj

Ja jūs to nedarāt:

✘ AI min

✘ AI kļūdās klasificējot

✘ AI izmanto konkurentus

✘ AI izlaiž jūsu funkcijas

✘ AI halucinē detaļas

Strukturētu datu kopu veidošana ir vissvarīgākā LLM optimizācijas darbība — katras zīmola atpazīstamības pamats AI vadītas atklāšanas laikmetā.